三維物體檢測(cè)裝置以及三維物體檢測(cè)方法
【專(zhuān)利摘要】一種三維物體檢測(cè)裝置，具備：第1三維物體檢測(cè)單元(33)，其基于攝像圖像來(lái)檢測(cè)三維物體；光源檢測(cè)單元(34)，其檢測(cè)存在于本車(chē)輛后方的光源；第2三維物體檢測(cè)單元(35)，其基于光源來(lái)檢測(cè)三維物體；三維物體判斷單元(37)，其判斷三維物體是否為鄰近車(chē)輛；白濁度計(jì)算單元(38)，其基于攝像圖像來(lái)計(jì)算鏡頭白濁度；以及控制單元(37)，其在鏡頭白濁度為規(guī)定的判斷值以上的情況下，至少基于第2三維物體檢測(cè)單元的檢測(cè)結(jié)果來(lái)判斷三維物體是否為鄰近車(chē)輛，在鏡頭白濁度未達(dá)到判斷值的情況下，至少基于第1三維物體檢測(cè)單元的檢測(cè)結(jié)果來(lái)判斷三維物體是否為鄰近車(chē)輛。
【專(zhuān)利說(shuō)明】三維物體檢測(cè)裝置以及三維物體檢測(cè)方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種三維物體檢測(cè)裝置以及三維物體檢測(cè)方法。
[0002] 本申請(qǐng)要求2012年7月27日申請(qǐng)的日本專(zhuān)利申請(qǐng)的特愿2012-166519的優(yōu)先 權(quán)，針對(duì)文獻(xiàn)參照中確認(rèn)進(jìn)入的指定國(guó)，通過(guò)參照上述申請(qǐng)所記載的內(nèi)容來(lái)引入本申請(qǐng)中， 并作為本申請(qǐng)的記載的一部分。

【背景技術(shù)】
[0003] 以往以來(lái)，已知一種將在不同時(shí)刻拍攝得到的兩張攝像圖像變換為鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像 并基于變換后的兩張鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像的差分來(lái)檢測(cè)三維物體的技術(shù)（參照專(zhuān)利文獻(xiàn)1)。
[0004] 專(zhuān)利文獻(xiàn)1 :日本特開(kāi)2008-227646號(hào)公報(bào)


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 發(fā)明要解決的問(wèn)題
[0006]當(dāng)基于由攝像機(jī)拍攝得到的攝像圖像來(lái)檢測(cè)存在于與本車(chē)輛的行駛車(chē)道鄰近的 鄰近車(chē)道的三維物體作為鄰近車(chē)輛時(shí)，在水垢等異物附著在攝像機(jī)的鏡頭上而鏡頭處于白 濁狀態(tài)的情況下，由于附著于鏡頭的水垢等異物，來(lái)自被攝體的光束的一部分被遮擋或者 進(jìn)行漫反射，從而無(wú)法適當(dāng)?shù)嘏臄z鄰近車(chē)輛，其結(jié)果，有時(shí)無(wú)法適當(dāng)?shù)貦z測(cè)鄰近車(chē)輛。
[0007] 本發(fā)明要解決的問(wèn)題在于，提供一種即使在水垢等異物附著在鏡頭上而鏡頭處于 白濁的情況下也能夠適當(dāng)?shù)貦z測(cè)鄰近車(chē)輛的三維物體檢測(cè)裝置。
[0008] 用于解決問(wèn)題的方案
[0009] 本發(fā)明在具備基于攝像圖像來(lái)檢測(cè)三維物體的第1三維物體檢測(cè)單元以及基于 存在于本車(chē)輛后方的光源來(lái)檢測(cè)三維物體的第2三維物體檢測(cè)單元的三維物體檢測(cè)裝置 中，計(jì)算鏡頭白濁度，在鏡頭白濁度為規(guī)定的判斷值以上的情況下，至少基于第2三維物體 檢測(cè)單元的檢測(cè)結(jié)果來(lái)判斷三維物體是否為鄰近車(chē)輛，在鏡頭白濁度小于判斷值的情況 下，至少基于第1三維物體檢測(cè)單元的檢測(cè)結(jié)果來(lái)判斷三維物體是否為鄰近車(chē)輛，由此解 決上述問(wèn)題。
[0010] 發(fā)明的效果
[0011] 通常，在鏡頭處于白濁狀態(tài)的情況下，與第1三維物體檢測(cè)單元的檢測(cè)結(jié)果相比， 第2三維物體檢測(cè)單元的檢測(cè)結(jié)果的檢測(cè)精度更高，相反，在鏡頭未處于白濁狀態(tài)的情況 下，與第2三維物體檢測(cè)單元的檢測(cè)結(jié)果相比，第1三維物體檢測(cè)單元的檢測(cè)結(jié)果的檢測(cè) 精度更高。根據(jù)本發(fā)明，能夠與鏡頭白濁度相應(yīng)地使用第1三維物體檢測(cè)單元的檢測(cè)結(jié)果 和第2三維物體檢測(cè)單元的檢測(cè)結(jié)果，因此能夠與鏡頭白濁的程度相應(yīng)地適當(dāng)檢測(cè)鄰近車(chē) 輛。

【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0012] 圖1是搭載有三維物體檢測(cè)裝置的車(chē)輛的概要結(jié)構(gòu)圖。
[0013] 圖2是表示圖1的車(chē)輛的行駛狀態(tài)的俯視圖。
[0014] 圖3是表示計(jì)算機(jī)的詳細(xì)內(nèi)容的框圖。
[0015] 圖4是用于說(shuō)明對(duì)位部的處理的概要的圖，（a)是表示車(chē)輛的移動(dòng)狀態(tài)的俯視圖， (b)是表示對(duì)位的概要的圖像。
[0016] 圖5是表示三維物體檢測(cè)部生成差分波形的情形的概要圖。
[0017] 圖6是表示差分波形和用于檢測(cè)三維物體的閾值a的一例的圖。
[0018] 圖7是表示由三維物體檢測(cè)部分割出的小區(qū)域的圖。
[0019] 圖8是表示由三維物體檢測(cè)部獲得的直方圖的一例的圖。
[0020] 圖9是表示三維物體檢測(cè)部的加權(quán)的圖。
[0021] 圖10是表示由三維物體檢測(cè)部獲得的直方圖的其它例的圖。
[0022] 圖11是用于說(shuō)明本實(shí)施方式所涉及的鏡頭白濁度的計(jì)算方法的圖。
[0023] 圖12是用于說(shuō)明本實(shí)施方式所涉及的鏡頭的白濁度的一例的圖。
[0024] 圖13是表示第1實(shí)施方式所涉及的鄰近車(chē)輛檢測(cè)處理的流程圖（之一）。
[0025] 圖14是表示第1實(shí)施方式所涉及的鄰近車(chē)輛檢測(cè)處理的流程圖（之二）。
[0026] 圖15是表示第1實(shí)施方式所涉及的白濁度計(jì)算處理的流程圖。
[0027] 圖16是表示第2實(shí)施方式所涉及的計(jì)算機(jī)的詳細(xì)內(nèi)容的框圖。
[0028] 圖17是表示車(chē)輛的行駛狀態(tài)的圖，（a)是表示檢測(cè)區(qū)域等的位置關(guān)系的俯視圖， (b)是表示實(shí)際空間中的檢測(cè)區(qū)域等的位置關(guān)系的立體圖。
[0029] 圖18是用于說(shuō)明第2實(shí)施方式所涉及的亮度差計(jì)算部的動(dòng)作的圖，（a)是表示鳥(niǎo) 瞰視點(diǎn)圖像中的關(guān)注線、參照線、關(guān)注點(diǎn)以及參照點(diǎn)的位置關(guān)系的圖，（b)是表示實(shí)際空間 中的關(guān)注線、參照線、關(guān)注點(diǎn)以及參照點(diǎn)的位置關(guān)系的圖。
[0030] 圖19是用于說(shuō)明第2實(shí)施方式所涉及的亮度差計(jì)算部的詳細(xì)動(dòng)作的圖，（a)是表 示鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像中的檢測(cè)區(qū)域的圖，（b)是表示鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像中的關(guān)注線、參照線、關(guān)注點(diǎn) 以及參照點(diǎn)的位置關(guān)系的圖。
[0031] 圖20是表示用于說(shuō)明邊緣檢測(cè)動(dòng)作的圖像例的圖。
[0032] 圖21是表示邊緣線和邊緣線上的亮度分布的圖，（a)是表示在檢測(cè)區(qū)域中存在三 維物體（鄰近車(chē)輛）的情況下的亮度分布的圖，（b)是表示在檢測(cè)區(qū)域中不存在三維物體 的情況下的亮度分布的圖。
[0033] 圖22是表示第2實(shí)施方式所涉及的鄰近車(chē)輛檢測(cè)處理的流程圖（之一）。
[0034] 圖23是表示第2實(shí)施方式所涉及的鄰近車(chē)輛檢測(cè)處理的流程圖（之二）。
[0035] 圖24是表示第2實(shí)施方式所涉及的白濁度計(jì)算處理的流程圖。

【具體實(shí)施方式】
[0036] 〈第1實(shí)施方式〉
[0037] 圖1是搭載了本實(shí)施方式所涉及的三維物體檢測(cè)裝置1的車(chē)輛的概要結(jié)構(gòu)圖。本 實(shí)施方式所涉及的三維物體檢測(cè)裝置1的目的在于檢測(cè)本車(chē)輛VI在車(chē)道變更時(shí)有可能接 觸的存在于鄰近車(chē)道的其它車(chē)輛（以下也稱(chēng)為鄰近車(chē)輛V2)。如圖1所示，本實(shí)施方式所涉 及的三維物體檢測(cè)裝置1具備攝像機(jī)10、車(chē)速傳感器20以及計(jì)算機(jī)30。
[0038] 攝像機(jī)10如圖1所示那樣在本車(chē)輛VI后方的高度h的地方以光軸相對(duì)于水平向 下形成角度0的方式安裝于車(chē)輛VI。攝像機(jī)10從該位置拍攝本車(chē)輛VI的周?chē)h(huán)境中的 規(guī)定區(qū)域。車(chē)速傳感器20用于檢測(cè)本車(chē)輛VI的行駛速度，并根據(jù)例如由檢測(cè)車(chē)輪轉(zhuǎn)速的 車(chē)輪速度傳感器檢測(cè)出的車(chē)輪速度來(lái)計(jì)算車(chē)速。計(jì)算機(jī)30進(jìn)行存在于本車(chē)輛后方的鄰近 車(chē)道的鄰近車(chē)輛的檢測(cè)。
[0039] 圖2是表示圖1的本車(chē)輛VI的行駛狀態(tài)的俯視圖。如該圖所示，攝像機(jī)10以規(guī)定 的視角a拍攝車(chē)輛后方。此時(shí)，攝像機(jī)10的視角a被設(shè)定為除了能夠拍攝到本車(chē)輛VI所 行駛的車(chē)道以外還能夠拍攝到其左右的車(chē)道（鄰近車(chē)道）的視角。能夠拍攝的區(qū)域包括本 車(chē)輛VI的后方的、本車(chē)輛VI的行駛車(chē)道的左右相鄰的鄰近車(chē)道上的檢測(cè)對(duì)象區(qū)域A1、A2。 此外，本實(shí)施方式中的車(chē)輛后方不僅包括車(chē)輛的正后方，還包括車(chē)輛的后側(cè)的側(cè)方。根據(jù)攝 像機(jī)10的視角來(lái)設(shè)定所拍攝的車(chē)輛后方的區(qū)域。作為一例，能夠設(shè)定成：在將沿著車(chē)長(zhǎng)方 向的車(chē)輛的正后方設(shè)為零度的情況下，包括從正后方向起的左右〇度?90度、優(yōu)選0度? 70度等的區(qū)域。
[0040] 圖3是表示圖1的計(jì)算機(jī)30的詳細(xì)內(nèi)容的框圖。此外，在圖3中，為了明確連接 關(guān)系，還圖示了攝像機(jī)10、車(chē)速傳感器20。
[0041] 如圖3所示，計(jì)算機(jī)30具備視點(diǎn)變換部31、對(duì)位部32、第1三維物體檢測(cè)部33、車(chē) 頭燈檢測(cè)部34、第2三維物體檢測(cè)部35、白濁度計(jì)算部36以及三維物體判斷部37。下面， 說(shuō)明各自的結(jié)構(gòu)。
[0042] 視點(diǎn)變換部31輸入由攝像機(jī)10拍攝得到的規(guī)定區(qū)域的攝像圖像數(shù)據(jù)，將所輸入 的攝像圖像數(shù)據(jù)視點(diǎn)變換為鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)狀態(tài)的鳥(niǎo)瞰圖像數(shù)據(jù)。鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)狀態(tài)是指從上空、例 如從鉛垂向下俯視的虛擬攝像機(jī)的視點(diǎn)觀看的狀態(tài)。能夠例如日本特開(kāi)2008-219063號(hào)公 報(bào)所記載的那樣執(zhí)行該視點(diǎn)變換。將攝像圖像數(shù)據(jù)視點(diǎn)變換為鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像數(shù)據(jù)是因?yàn)榛?于如下原理能夠識(shí)別平面物體和三維物體，該原理為三維物體所特有的鉛垂邊緣通過(guò)視點(diǎn) 變換為鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像數(shù)據(jù)而被變換為通過(guò)特定的定點(diǎn)的直線群。
[0043] 對(duì)位部32依次輸入由視點(diǎn)變換部31的視點(diǎn)變換獲得的鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像數(shù)據(jù)，并將 所輸入的不同時(shí)刻的鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像數(shù)據(jù)的位置進(jìn)行對(duì)位。圖4是用于說(shuō)明對(duì)位部32的處 理的概要的圖，（a)是表示本車(chē)輛VI的移動(dòng)狀態(tài)的俯視圖，（b)是表示對(duì)位的概要的圖像。
[0044] 如圖4的（a)所示，設(shè)為當(dāng)前時(shí)刻的本車(chē)輛VI位于Pi，前一時(shí)刻的本車(chē)輛VI位于 P/。另外，設(shè)為鄰近車(chē)輛V2位于本車(chē)輛VI的后側(cè)方向并與本車(chē)輛VI處于并列行駛狀態(tài)， 當(dāng)前時(shí)刻的鄰近車(chē)輛V2位于P2，前一時(shí)刻的鄰近車(chē)輛V2位于P2'。并且，設(shè)為本車(chē)輛VI在 一時(shí)刻移動(dòng)了距離d。此外，前一時(shí)刻可以是從當(dāng)前時(shí)刻起相隔預(yù)先決定時(shí)間（例如一個(gè)控 制周期）的過(guò)去時(shí)刻，也可以是相隔任意時(shí)間的過(guò)去時(shí)刻。
[0045] 在這樣的狀態(tài)中，當(dāng)前時(shí)刻的鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像PBt如圖4的（b)所示那樣。在該鳥(niǎo)瞰 視點(diǎn)圖像PBt中，描繪在路面上的白線為矩形狀，是比較準(zhǔn)確地以俯視觀察所形成的狀態(tài)， 但是鄰近車(chē)輛V2(位置P2)發(fā)生傾倒。另外，前一時(shí)刻的鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像PBW也同樣地，描繪 在路面上的白線為矩形狀，是比較準(zhǔn)確地以俯視觀察所形成的狀態(tài)，但是鄰近車(chē)輛V2(位 置己'）發(fā)生傾倒。如已經(jīng)記述的那樣，是因?yàn)槿S物體的鉛垂邊緣（除了嚴(yán)格意義上的鉛 垂邊緣以外還包括在三維空間中從路面立起的邊緣）通過(guò)變換為鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像數(shù)據(jù)的視 點(diǎn)變換處理而表現(xiàn)為沿著傾倒方向的直線群，與此相對(duì)地，路面上的平面圖像不包括鉛垂 邊緣，因此即使進(jìn)行視點(diǎn)變換也不會(huì)產(chǎn)生那樣的傾倒。
[0046] 對(duì)位部32在數(shù)據(jù)上執(zhí)行如上所述的鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像PBt、PBt_i的對(duì)位。此時(shí)，對(duì)位 部32使前一時(shí)刻的鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像PBt_i偏移來(lái)使位置與當(dāng)前時(shí)刻的鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像PB t相一 致。圖4的（b)的左側(cè)的圖像和中央的圖像表示偏移了移動(dòng)距離d'后的狀態(tài)。該偏移量 d'是與圖4的（a)所示的本車(chē)輛VI的實(shí)際的移動(dòng)距離d對(duì)應(yīng)的鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像數(shù)據(jù)上的移 動(dòng)量，基于來(lái)自車(chē)速傳感器20的信號(hào)和從前一時(shí)刻至當(dāng)前時(shí)刻的時(shí)間來(lái)決定。
[0047] 此外，在本實(shí)施方式中，對(duì)位部32將不同時(shí)刻的鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像的位置以鳥(niǎo)瞰視點(diǎn) 進(jìn)行對(duì)位，獲得對(duì)位后的該鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像，但是能夠以與檢測(cè)對(duì)象的種類(lèi)、所要求的檢測(cè)精 度相應(yīng)的精度進(jìn)行該"對(duì)位"處理。例如可以是以同一時(shí)刻和同一位置為基準(zhǔn)進(jìn)行對(duì)位的 嚴(yán)格的對(duì)位處理，也可以是掌握各鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像的坐標(biāo)這樣的程度緩和的對(duì)位處理。
[0048] 另外，在對(duì)位之后，對(duì)位部32取鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像PBpPBg的差分，生成差分圖像H)t的數(shù)據(jù)。在此，在本實(shí)施方式中，對(duì)位部32為了對(duì)應(yīng)照度環(huán)境的變化，將鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像PBt、 PBt_i的像素值之差絕對(duì)值化，在該絕對(duì)值為規(guī)定的差分閾值th以上時(shí)將差分圖像ro t的像 素值設(shè)為"1"，在絕對(duì)值小于規(guī)定的差分閾值th時(shí)將差分圖像rot的像素值設(shè)為"〇"，由此 能夠生成如圖4的（b)的右側(cè)所示那樣的差分圖像rot的數(shù)據(jù)。
[0049] 第1三維物體檢測(cè)部33基于圖4的（b)所示的差分圖像H)t的數(shù)據(jù)來(lái)生成差分 波形。具體地說(shuō)，第1三維物體檢測(cè)部33在設(shè)定于本車(chē)輛VI的左右后方的檢測(cè)區(qū)域生成 差分波形。另外，在本實(shí)施方式中，第1三維物體檢測(cè)部33在每次攝像圖像rot生成時(shí)，基 于所生成的差分圖像rot的數(shù)據(jù)來(lái)生成差分波形。即，第1三維物體檢測(cè)部33以攝像圖像 的拍攝周期（幀頻）重復(fù)生成差分波形。
[0050] 在此，本例的三維物體檢測(cè)裝置1的目的在于計(jì)算本車(chē)輛VI在車(chē)道變更時(shí)有可能 接觸的鄰近車(chē)輛V2的移動(dòng)距離。因此，在本例中，如圖2所示，在本車(chē)輛VI的左右后方設(shè) 定矩形狀的檢測(cè)區(qū)域A1、A2。此外，這樣的檢測(cè)區(qū)域A1、A2可以根據(jù)相對(duì)于本車(chē)輛VI的相 對(duì)位置進(jìn)行設(shè)定，也可以將白線的位置作為基準(zhǔn)進(jìn)行設(shè)定。在以白線的位置為基準(zhǔn)進(jìn)行設(shè) 定的情況下，三維物體檢測(cè)裝置1例如利用已有的白線識(shí)別技術(shù)等即可。
[0051] 另外，在本例中，如圖2所示那樣設(shè)定的檢測(cè)區(qū)域A1、A2的在本車(chē)輛VI側(cè)的邊（沿 著行駛方向的邊）被識(shí)別為觸地線L1、L2。通常，觸地線是指三維物體接觸地面的線，但是 在本實(shí)施方式中不是接觸地面的線而是如上述那樣進(jìn)行設(shè)定。此外，在這種情況下，從經(jīng)驗(yàn) 上看本實(shí)施方式所涉及的觸地線與本來(lái)基于鄰近車(chē)輛V2的位置求出的觸地線之差也不會(huì) 過(guò)大，從而在實(shí)際使用上沒(méi)有問(wèn)題。
[0052] 圖5是表示第1三維物體檢測(cè)部33生成差分波形的情形的概要圖。如圖5所示， 第1三維物體檢測(cè)部33根據(jù)由對(duì)位部32計(jì)算出的差分圖像H)t (圖4的（b)的右圖）中的 相當(dāng)于檢測(cè)區(qū)域Al、A2的部分來(lái)生成差分波形DWt。此時(shí)，第1三維物體檢測(cè)部33沿著通 過(guò)視點(diǎn)變換而三維物體傾倒的方向生成差分波形DWt。此外，在圖5所示的例子中，為了方 便僅使用檢測(cè)區(qū)域A1進(jìn)行說(shuō)明，但是關(guān)于檢測(cè)區(qū)域A2，也以相同的過(guò)程生成差分波形DWt。
[0053] 具體地說(shuō)，首先第1三維物體檢測(cè)部33在差分圖像rot的數(shù)據(jù)上定義三維物體傾 倒的方向上的線La。然后，第1三維物體檢測(cè)部33對(duì)線La上示出規(guī)定的差分的差分像素 DP的個(gè)數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)。在本實(shí)施方式中，關(guān)于示出規(guī)定的差分的差分像素DP，用"0"、" 1"表 現(xiàn)差分圖像rot的像素值，表示" 1"的像素作為差分像素DP被計(jì)數(shù)。
[0054] 第1三維物體檢測(cè)部33在對(duì)差分像素DP的個(gè)數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)之后，求出線La與觸地 線L1的交點(diǎn)CP。然后，第1三維物體檢測(cè)部33將交點(diǎn)CP與計(jì)數(shù)數(shù)進(jìn)行對(duì)應(yīng)，基于交點(diǎn)CP 的位置來(lái)決定橫軸位置、即在圖5的右圖的上下方向軸上的位置，并且根據(jù)計(jì)數(shù)數(shù)決定縱 軸位置、即圖5的右圖的左右方向軸上的位置，繪制出交點(diǎn)CP處的計(jì)數(shù)數(shù)。
[0055] 以下同樣地，第1三維物體檢測(cè)部33對(duì)三維物體傾倒的方向上的線Lb、Lc ? --進(jìn) 行定義，來(lái)對(duì)差分像素DP的個(gè)數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)，基于各交點(diǎn)CP的位置決定橫軸位置、根據(jù)計(jì)數(shù) 數(shù)（差分像素DP的個(gè)數(shù)）決定縱軸位置來(lái)進(jìn)行繪制。第1三維物體檢測(cè)部33依次重復(fù)上 述內(nèi)容并進(jìn)行頻數(shù)分布化來(lái)如圖5右圖所示那樣生成差分波形DWt。
[0056] 在此，差分圖像rot的數(shù)據(jù)上的差分像素ro是在不同時(shí)刻的圖像中存在變化的像 素，換言之，可以說(shuō)是存在三維物體的部分。因此，在存在三維物體的部分，沿著三維物體傾 倒的方向?qū)ο袼財(cái)?shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)并進(jìn)行頻數(shù)分布化，由此生成差分波形DWt。特別地，由于沿著 三維物體傾倒的方向?qū)ο袼財(cái)?shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)，因此根據(jù)針對(duì)三維物體來(lái)說(shuō)在高度方向上的信息 來(lái)生成差分波形DWt。
[0057] 此外，如圖5左圖所示，三維物體傾倒的方向上的線La和線Lb與檢測(cè)區(qū)域A1相 重疊的距離不同。因此，當(dāng)假設(shè)檢測(cè)區(qū)域A1被差分像素DP填滿(mǎn)時(shí)，線La上的差分像素DP 的個(gè)數(shù)多于線Lb上的差分像素DP的個(gè)數(shù)。因此，第1三維物體檢測(cè)部33在根據(jù)差分像素 DP的計(jì)數(shù)數(shù)決定縱軸位置的情況下，基于三維物體傾倒的方向上的線La、Lb與檢測(cè)區(qū)域A1 相重疊的距離來(lái)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。當(dāng)列舉具體例時(shí)，在圖5左圖中，在線La上有6個(gè)差分像素 DP，在線Lb上有5個(gè)差分像素DP。因此，在圖5中根據(jù)計(jì)數(shù)數(shù)決定縱軸位置時(shí)，第1三維物 體檢測(cè)部33將計(jì)數(shù)數(shù)除以重疊距離等來(lái)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。由此，如差分波形DWt所示那樣，與 三維物體傾倒的方向上的線La、Lb對(duì)應(yīng)的差分波形DWt的值大致相同。
[0058] 在生成差分波形DWt之后，第1三維物體檢測(cè)部33基于所生成的差分波形DW t來(lái) 進(jìn)行存在于鄰近車(chē)道的三維物體的檢測(cè)。在此，圖6是用于說(shuō)明第1三維物體檢測(cè)部33檢 測(cè)三維物體的方法的圖，示出了差分波形DWt和用于檢測(cè)三維物體的閾值a的一例。第1 三維物體檢測(cè)部33如圖6所示那樣判斷所生成的差分波形DWt的峰值是否為與該差分波 形DWt的峰位置對(duì)應(yīng)的規(guī)定的閾值a以上，由此在判斷檢測(cè)區(qū)域A1、A2中是否存在三維物 體。然后，在差分波形DWt的峰值小于規(guī)定的閾值a的情況下，第1三維物體檢測(cè)部33判 斷為檢測(cè)區(qū)域A1、A2中不存在三維物體，另一方面，在差分波形DWt的峰值為規(guī)定的閾值a 以上的情況下，第1三維物體檢測(cè)部33判斷為檢測(cè)區(qū)域A1、A2中存在三維物體。
[0059] 在檢測(cè)出三維物體之后，第1三維物體檢測(cè)部33通過(guò)當(dāng)前時(shí)刻的差分波形DWt與 前一時(shí)刻的差分波形DWt_i的對(duì)比來(lái)計(jì)算由第1三維物體檢測(cè)部33檢測(cè)出的三維物體的相 對(duì)移動(dòng)速度。即，第1三維物體檢測(cè)部33根據(jù)差分波形DWt、DWt_i的時(shí)間變化來(lái)計(jì)算三維 物體相對(duì)于本車(chē)輛VI的相對(duì)移動(dòng)速度。
[0060] 詳細(xì)地說(shuō)，第1三維物體檢測(cè)部33如圖7所示那樣將差分波形DWt分割成多個(gè)小 區(qū)域DWtl?DWtn(n為2以上的任意整數(shù)）。圖7是表示由第1三維物體檢測(cè)部33分割出 的小區(qū)域DWtl? DWtn的圖。小區(qū)域DWtl? DWtn例如圖7所示那樣以相互重疊的方式進(jìn)行 分割。例如小區(qū)域DWt^小區(qū)域DW t2重疊，小區(qū)域DW 12與小區(qū)域DW t3重疊。
[0061] 接著，第1三維物體檢測(cè)部33按各小區(qū)域DWtl? DW tn求出偏移量（差分波形的橫 軸方向（圖7的上下方向）的移動(dòng)量）。在此，根據(jù)前一時(shí)刻的差分波形DWg與當(dāng)前時(shí)刻 的差分波形DWt之差（橫軸方向的距離）求出偏移量。此時(shí)，第1三維物體檢測(cè)部33按各 小區(qū)域DWtl?DW tn，在使前一時(shí)刻的差分波形DWt_i沿橫軸方向移動(dòng)時(shí)，判斷出與當(dāng)前時(shí)刻 的差分波形DWt的誤差最小的位置（橫軸方向的位置），求出差分波形DW h的原來(lái)的位置 與誤差最小的位置的在橫軸方向上的移動(dòng)量來(lái)作為偏移量。然后，第1三維物體檢測(cè)部33 對(duì)按各小區(qū)域DWtl?DW tn求出的偏移量進(jìn)行計(jì)數(shù)來(lái)制作直方圖。
[0062] 圖8是表示由第1三維物體檢測(cè)部33獲得的直方圖的一例的圖。如圖8所示，各 小區(qū)域DWtl?DW ,"與前一時(shí)刻的差分波形DW h的誤差最小的移動(dòng)量即偏移量稍微產(chǎn)生偏 差。因此，第1三維物體檢測(cè)部33將包含偏差的偏移量制作成直方圖，根據(jù)直方圖計(jì)算移 動(dòng)距離。此時(shí)，第1三維物體檢測(cè)部33根據(jù)直方圖的極大值計(jì)算三維物體（鄰近車(chē)輛V2) 的移動(dòng)距離。即，在圖8所示的例子中，第1三維物體檢測(cè)部33將表示直方圖的極大值的 偏移量計(jì)算為移動(dòng)距離t *。這樣，在本實(shí)施方式中，即使偏移量產(chǎn)生偏差，也能夠根據(jù)其極 大值來(lái)計(jì)算準(zhǔn)確性更高的移動(dòng)距離。此外，移動(dòng)距離t*是三維物體（鄰近車(chē)輛V2)相對(duì) 于本車(chē)輛的相對(duì)移動(dòng)距離。因此，第1三維物體檢測(cè)部33在計(jì)算絕對(duì)移動(dòng)距離的情況下， 基于所獲得的移動(dòng)距離t *和來(lái)自車(chē)速傳感器20的信號(hào)來(lái)計(jì)算絕對(duì)移動(dòng)距離。
[0063] 這樣，在本實(shí)施方式中，根據(jù)在不同時(shí)刻生成的差分波形DWt的誤差最小時(shí)的差分 波形DWt的偏移量計(jì)算三維物體（鄰近車(chē)輛V2)的移動(dòng)距離，由此根據(jù)波形這樣的一維的 信息的偏移量計(jì)算移動(dòng)距離，從而能夠在計(jì)算移動(dòng)距離時(shí)抑制計(jì)算成本。另外，通過(guò)將不同 時(shí)刻生成的差分波形DWt分割成多個(gè)小區(qū)域DWtl?DWtn，能夠獲得多個(gè)表示三維物體的各個(gè) 部分的波形，由此能夠針對(duì)三維物體的各個(gè)部分求出偏移量，從而能夠根據(jù)多個(gè)偏移量求 出移動(dòng)距離，因此能夠提高移動(dòng)距離的計(jì)算精度。另外，在本實(shí)施方式中，根據(jù)包含高度方 向的信息的差分波形DWt的時(shí)間變化來(lái)計(jì)算三維物體的移動(dòng)距離，由此與僅關(guān)注于1個(gè)點(diǎn) 的移動(dòng)的情況相比，時(shí)間變化前的檢測(cè)部分和時(shí)間變化后的檢測(cè)部分由于包含高度方向的 信息進(jìn)行確定，因此容易得到三維物體中相同的部分，根據(jù)相同部分的時(shí)間變化來(lái)計(jì)算移 動(dòng)距離，從而能夠提高移動(dòng)距離的計(jì)算精度。
[0064] 此外，在制作成直方圖時(shí)，第1三維物體檢測(cè)部33也可以針對(duì)多個(gè)小區(qū)域DWtl? DWtn中的每一個(gè)進(jìn)行加權(quán)，與權(quán)重相應(yīng)地對(duì)按各小區(qū)域DW tl?DW ^求出的偏移量進(jìn)行計(jì)數(shù) 來(lái)制作直方圖。圖9是表示第1三維物體檢測(cè)部33的加權(quán)的圖。
[0065] 如圖9所示，小區(qū)域DWm(m為1以上、n-1以下的整數(shù)）是平坦的。即，小區(qū)域DW m的示出規(guī)定的差分的像素?cái)?shù)的計(jì)數(shù)的最大值與最小值之差小。第1三維物體檢測(cè)部33針 對(duì)這樣的小區(qū)域DWm將權(quán)重減小。這是因?yàn)殛P(guān)于平坦的小區(qū)域服^沒(méi)有特征，從而在計(jì)算偏 移量時(shí)誤差變大的可能性高。
[0066] 另一方面，小區(qū)域DWm+k(k為n-m以下的整數(shù)）有大量的起伏。即，小區(qū)域DW m的示 出規(guī)定的差分的像素?cái)?shù)的計(jì)數(shù)的最大值與最小值之差大。第1三維物體檢測(cè)部33針對(duì)這 樣的小區(qū)域DWm將權(quán)重增大。這是因?yàn)殛P(guān)于有很多起伏的小區(qū)域DWm+k具有特征，從而能夠 正確地進(jìn)行偏移量的計(jì)算的可能性高。通過(guò)像這樣進(jìn)行加權(quán)，能夠提高移動(dòng)距離的計(jì)算精 度。
[0067] 此外，為了提高移動(dòng)距離的計(jì)算精度，在上述實(shí)施方式中，將差分波形DWt分割成 了多個(gè)小區(qū)域DWtl?DWtn，但是在移動(dòng)距離的計(jì)算精度要求不那么高的情況下，也可以不分 割成小區(qū)域DWtl? DW tn。在這種情況下，第1三維物體檢測(cè)部33根據(jù)差分波形DWt與差分 波形DWt_i的誤差變?yōu)樽钚r(shí)的差分波形DW t的偏移量來(lái)計(jì)算移動(dòng)距離。即，求出前一時(shí)刻 的差分波形DWt_i與當(dāng)前時(shí)刻的差分波形DWt的偏移量的方法不限定于上述內(nèi)容。
[0068] 此外，在本實(shí)施方式中，第1三維物體檢測(cè)部33求出本車(chē)輛VI (攝像機(jī)10)的移 動(dòng)速度，根據(jù)求出的移動(dòng)速度求出關(guān)于靜止物體的偏移量。在求出靜止物體的偏移量之后， 第1三維物體檢測(cè)部33忽略直方圖的極大值中的相當(dāng)于靜止物體的偏移量之后計(jì)算三維 物體的移動(dòng)距離。
[0069] 圖10是表示由第1三維物體檢測(cè)部33獲得的直方圖的另一例的圖。在攝像機(jī)10 的視角內(nèi)除了三維物體以外還存在靜止物體的情況下，在所獲得的直方圖中出現(xiàn)兩個(gè)極大 值T 1、T 2。在這種情況下，兩個(gè)極大值T 1、T 2中的某一方是靜止物體的偏移量。因此， 第1三維物體檢測(cè)部33根據(jù)移動(dòng)速度求出關(guān)于靜止物體的偏移量，忽略相當(dāng)于該偏移量的 極大值，采用剩下的一方的極大值計(jì)算三維物體的移動(dòng)距離。由此，能夠防止因靜止物而導(dǎo) 致三維物體的移動(dòng)距離的計(jì)算精度降低的情形。
[0070] 此外，在即使忽略相當(dāng)于靜止物體的偏移量也存在多個(gè)極大值的情況下，設(shè)想在 攝像機(jī)10的視角內(nèi)存在多個(gè)三維物體。但是，在檢測(cè)區(qū)域A1、A2內(nèi)存在多個(gè)三維物體的情 形是非常少見(jiàn)的。因此，第1三維物體檢測(cè)部33中止移動(dòng)距離的計(jì)算。由此，在本實(shí)施方 式中，能夠防止計(jì)算出如存在多個(gè)極大值那樣的錯(cuò)誤的移動(dòng)距離的情形。
[0071] 然后，第1三維物體檢測(cè)部33基于三維物體的移動(dòng)速度來(lái)判斷存在于鄰近車(chē)輛的 三維物體是否為鄰近車(chē)輛V2。例如，第1三維物體檢測(cè)部33判斷三維物體的絕對(duì)移動(dòng)速 度是否為l〇km/h以上且三維物體相對(duì)于本車(chē)輛VI的相對(duì)移動(dòng)速度是否為+60km/h以下， 在滿(mǎn)足雙方的情況下，判斷為存在于鄰近車(chē)道的三維物體是鄰近車(chē)輛V2,檢測(cè)出鄰近車(chē)輛 V2〇
[0072] 此外，設(shè)為第1三維物體檢測(cè)部33通過(guò)判斷三維物體的絕對(duì)移動(dòng)速度是否為 10km/h以上且三維物體相對(duì)于本車(chē)輛VI的相對(duì)移動(dòng)速度是否為+60km/h以下來(lái)檢測(cè)存在 于鄰近車(chē)道的鄰近車(chē)輛V2的結(jié)構(gòu)是基于以下的理由。即，在本實(shí)施方式中將本車(chē)輛VI的 左右后方設(shè)為檢測(cè)區(qū)域A1、A2,重點(diǎn)在于在本車(chē)輛VI進(jìn)行車(chē)道變更的情況下是否有接觸的 可能性，因此，當(dāng)以使本實(shí)施方式的系統(tǒng)在高速道路上工作的情形為前提時(shí)，在鄰近車(chē)輛V2 的速度小于l〇km/h的情況下，即使存在鄰近車(chē)輛V2,在進(jìn)行車(chē)道變更時(shí)由于位于距本車(chē)輛 VI很遠(yuǎn)的后方，因此即使不將這樣的三維物體檢測(cè)為鄰近車(chē)輛V2也很少會(huì)成為問(wèn)題。同樣 地，在鄰近車(chē)輛V2相對(duì)于本車(chē)輛VI的相對(duì)移動(dòng)速度超過(guò)+60km/h的情況下（即，鄰近車(chē)輛 V2以比本車(chē)輛VI的速度大60km/h的速度移動(dòng)的情況下），在進(jìn)行車(chē)道變更時(shí)，由于在本車(chē) 輛VI的前方移動(dòng)，因此即使不將這樣的三維物體檢測(cè)為鄰近車(chē)輛V2也很少會(huì)成為問(wèn)題。
[0073] 另外，根據(jù)攝像機(jī)10的安裝誤差，有可能存在將靜止物體的絕對(duì)移動(dòng)速度檢測(cè)出 是數(shù)km/h的情況，但是通過(guò)判斷鄰近車(chē)輛V2的絕對(duì)移動(dòng)速度是否為10km/h以上，能夠減 少將靜止物體判斷為是鄰近車(chē)輛V2的可能性。并且，有可能由于噪聲而導(dǎo)致將鄰近車(chē)輛V2 相對(duì)于本車(chē)輛V的相對(duì)速度檢測(cè)為超過(guò)+60km/h的速度，因此，通過(guò)判斷相對(duì)速度是否為 +60km/h以下，能夠減少因噪聲引起的錯(cuò)誤檢測(cè)的可能性。此外也可以是，在鄰近車(chē)輛V2的 絕對(duì)移動(dòng)速度不為負(fù)、不為〇km/h的情況下，第1三維物體檢測(cè)部33將存在于鄰近車(chē)道的 三維物體判斷為鄰近車(chē)輛V2。
[0074] 返回圖3,車(chē)頭燈檢測(cè)部34基于由攝像機(jī)10拍攝得到的攝像圖像，來(lái)檢測(cè)存在于 本車(chē)輛VI的后方的、作為鄰近車(chē)輛V2的車(chē)頭燈的候選的光源。具體地說(shuō)，車(chē)頭燈檢測(cè)部34 檢測(cè)與周邊的明亮度之差為規(guī)定值以上且為規(guī)定面積以上的大小的圖像區(qū)域，來(lái)作為與鄰 近車(chē)輛V2的車(chē)頭燈對(duì)應(yīng)的候選區(qū)域，由此檢測(cè)作為鄰近車(chē)輛V2的車(chē)頭燈的候選的光源。
[0075] 第2三維物體檢測(cè)部35判斷由車(chē)頭燈檢測(cè)部34檢測(cè)出的光源是否與鄰近車(chē)輛V2 的車(chē)頭燈對(duì)應(yīng)。具體地說(shuō)，第2三維物體檢測(cè)部35首先計(jì)算由車(chē)頭燈檢測(cè)部34檢測(cè)出的 光源與鄰近車(chē)輛V2的車(chē)頭燈對(duì)應(yīng)的確定性，來(lái)作為確信度。
[0076] 例如，與行駛于與本車(chē)輛VI的行駛車(chē)道鄰近的鄰近車(chē)道的鄰近車(chē)輛V2的車(chē)頭燈 相比，行駛于本車(chē)輛VI的行駛車(chē)輛的隔一車(chē)道的下一鄰近車(chē)道的下一鄰近車(chē)輛的車(chē)頭燈、 設(shè)置于路外的街燈等光源被檢測(cè)為在遠(yuǎn)離本車(chē)輛VI的位置。因此，沿車(chē)寬方向從本車(chē)輛VI 至光源的距離越短，則第2三維物體檢測(cè)部35能夠?qū)⒂绍?chē)頭燈檢測(cè)部34檢測(cè)出的光源是 鄰近車(chē)輛V2的車(chē)頭燈的確信度計(jì)算得越高。另外，由車(chē)頭燈檢測(cè)部34檢測(cè)出的光源的大 小越大，則能夠判斷為光源存在于距本車(chē)輛VI越近的位置處，因此由車(chē)頭燈檢測(cè)部34檢測(cè) 出的光源的大小越大，則第2三維物體檢測(cè)部35能夠?qū)⒂绍?chē)頭燈檢測(cè)部34檢測(cè)出的光源 是鄰近車(chē)輛V2的車(chē)頭燈的確信度計(jì)算得越高。并且，街燈等光源是靜止物并不移動(dòng)，與此 相對(duì)，鄰近車(chē)輛V2是移動(dòng)的，因此鄰近車(chē)輛V2的車(chē)頭燈的移動(dòng)速度比街燈等靜止物的光源 的移動(dòng)速度快。另外，與鄰近車(chē)輛V2的車(chē)頭燈相比，下一鄰近車(chē)輛的車(chē)頭燈被檢測(cè)為在距 本車(chē)輛VI較遠(yuǎn)的位置處，因此與下一鄰近車(chē)輛的車(chē)頭燈的移動(dòng)速度相比，鄰近車(chē)輛V2的車(chē) 頭燈的移動(dòng)速度傾向于更快。因此，第2三維物體檢測(cè)部35基于由車(chē)頭燈檢測(cè)部34檢測(cè) 出的光源的位置的變化來(lái)計(jì)算光源的移動(dòng)速度，光源的移動(dòng)速度越快，則能夠?qū)⒃摴庠词?鄰近車(chē)輛V2的車(chē)頭燈的確信度計(jì)算得越高。
[0077] 然后，在由車(chē)頭燈檢測(cè)部34檢測(cè)出的光源是鄰近車(chē)輛V2的車(chē)頭燈的確信度為規(guī) 定值以上的情況下，第2三維物體檢測(cè)部35判斷為在鄰近車(chē)道存在鄰近車(chē)輛V2,檢測(cè)出鄰 近車(chē)輛V2。
[0078] 白濁度計(jì)算部36計(jì)算水垢等異物附著在攝像機(jī)10的鏡頭上而鏡頭白濁（在鏡頭 表面上形成有白色的薄膜）的程度，來(lái)作為鏡頭的白濁度。下面，說(shuō)明白濁度計(jì)算部36計(jì) 算鏡頭的白濁度的方法。
[0079] 首先，白濁度計(jì)算部36檢測(cè)由第1三維物體檢測(cè)部33生成的差分波形DWt的超 過(guò)規(guī)定的判斷閾值的峰的數(shù)量。例如，在圖6所示的例子中，在判斷閾值是與閾值a相同 的值的情況下，白濁度計(jì)算部36將超過(guò)規(guī)定的判斷閾值的差分波形DWt的峰的數(shù)量檢測(cè)為 "3"。此外，在本實(shí)施方式中，以規(guī)定的周期（例如，攝像圖像的拍攝周期）生成差分波形 DWt，白濁度計(jì)算部36在每次差分波形DWt生成時(shí)檢測(cè)所生成的差分波形DW t的超過(guò)規(guī)定的 判斷閾值的峰的數(shù)量。即，白濁度計(jì)算部36以差分波形DWt生成的周期（攝像圖像的拍攝 周期）檢測(cè)超過(guò)規(guī)定的判斷閾值的峰的數(shù)量。此外，上述判斷閾值不限定于與閾值a相同 的值，能夠預(yù)先通過(guò)實(shí)驗(yàn)等適當(dāng)?shù)卦O(shè)定。
[0080] 然后，白濁度計(jì)算部36基于超過(guò)規(guī)定的判斷閾值的差分波形DWt的峰的數(shù)量，來(lái) 計(jì)算與該差分波形DWt相應(yīng)的幀得分。具體地說(shuō)，在差分波形DWt的峰的數(shù)量為3以上、且 能夠判斷為檢測(cè)出三維物體（鄰近車(chē)輛V2)的程度越高，則白濁度計(jì)算部36將幀得分計(jì)算 得越高。例如，在下述的表1所示的例子中，白濁度計(jì)算部36在規(guī)定的幀中生成的差分波 形DWt的峰的數(shù)量為0個(gè)?2個(gè)的情況下，判斷為未檢測(cè)出鄰近車(chē)輛V2,將得分計(jì)算為0分， 在3個(gè)?4個(gè)的情況下，判斷為存在檢測(cè)出鄰近車(chē)輛V2的可能性，將得分計(jì)算為1分。并 且，在差分波形DWt的峰的數(shù)量為5個(gè)?6個(gè)的情況下，判斷為檢測(cè)出鄰近車(chē)輛V2的可能 性高，將得分計(jì)算為2分，在7個(gè)以上的情況下，判斷為檢測(cè)出鄰近車(chē)輛V2的可能性更高， 將得分計(jì)算為3分。然后，將由白濁度計(jì)算部36計(jì)算出的幀得分與進(jìn)行計(jì)算的時(shí)刻相關(guān)聯(lián) 地存儲(chǔ)到計(jì)算機(jī)30所具備的存儲(chǔ)器（未圖示）。
[0081] [表 1]
[0082]

【權(quán)利要求】
1. 一種三維物體檢測(cè)裝置，其特征在于，具備： 攝像單元，其具備使本車(chē)輛后方的影像成像的鏡頭； 第1三維物體檢測(cè)單元，其基于由上述攝像單元獲得的攝像圖像來(lái)檢測(cè)三維物體； 光源檢測(cè)單元，其基于由上述攝像單元獲得的上述攝像圖像來(lái)檢測(cè)存在于本車(chē)輛后方 的光源； 第2三維物體檢測(cè)單元，其基于由上述光源檢測(cè)單元檢測(cè)出的上述光源來(lái)檢測(cè)三維物 體； 白濁度計(jì)算單元，其基于上述攝像圖像來(lái)計(jì)算上述鏡頭白濁的程度作為鏡頭白濁度； 以及 控制單元，其在上述鏡頭白濁度為規(guī)定的判斷值以上的情況下，至少基于上述第2三 維物體檢測(cè)單元的檢測(cè)結(jié)果來(lái)判斷上述三維物體是否為存在于與本車(chē)輛的行駛車(chē)道鄰近 的鄰近車(chē)道的鄰近車(chē)輛，在上述鏡頭白濁度未達(dá)到上述判斷值的情況下，至少基于上述第1 三維物體檢測(cè)單元的檢測(cè)結(jié)果來(lái)判斷上述三維物體是否為上述鄰近車(chē)輛。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的三維物體檢測(cè)裝置，其特征在于， 上述第1三維物體檢測(cè)單元具有圖像變換單元，該圖像變換單元將由上述攝像單元獲 得的上述攝像圖像視點(diǎn)變換為鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像， 上述第1三維物體檢測(cè)單元將由上述圖像變換單元獲得的不同時(shí)刻的鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像 的位置以鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)進(jìn)行對(duì)位，在該對(duì)位后的鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像的差分圖像上沿著在視點(diǎn)變換為 上述鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像時(shí)三維物體傾倒的方向?qū)κ境鲆?guī)定的差分的像素?cái)?shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)并進(jìn)行頻 數(shù)分布化，由此生成差分波形信息，基于該差分波形信息來(lái)檢測(cè)上述三維物體， 上述白濁度計(jì)算單元基于在規(guī)定時(shí)間內(nèi)生成的上述差分波形信息的峰值中的具有規(guī) 定閾值以上的值的峰值的數(shù)量，來(lái)計(jì)算上述鏡頭白濁度。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的三維物體檢測(cè)裝置，其特征在于， 上述鏡頭白池度越高，則上述控制單元越相對(duì)減小上述第1三維物體檢測(cè)單元的檢測(cè) 結(jié)果的權(quán)重、并且越相對(duì)增大上述第2三維物體檢測(cè)單元的檢測(cè)結(jié)果的權(quán)重，上述控制單 元基于加權(quán)后的上述第1三維物體檢測(cè)單元的檢測(cè)結(jié)果和上述第2三維物體檢測(cè)單元的檢 測(cè)結(jié)果，來(lái)判斷上述三維物體是否為上述鄰近車(chē)輛。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的三維物體檢測(cè)裝置，其特征在于， 在上述光源檢測(cè)單元檢測(cè)出上述光源的情況下，上述白池度計(jì)算單元開(kāi)始上述鏡頭白 池度的計(jì)算。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的三維物體檢測(cè)裝置，其特征在于， 上述白濁度計(jì)算單元在開(kāi)始上述鏡頭白濁度的計(jì)算時(shí)，以檢測(cè)出上述光源的時(shí)刻為基 準(zhǔn)來(lái)設(shè)定上述規(guī)定時(shí)間，基于在上述規(guī)定時(shí)間內(nèi)生成的上述差分波形信息的峰值中的具有 上述規(guī)定閾值以上的值的峰值的數(shù)量，來(lái)進(jìn)行上述鏡頭白濁度的計(jì)算。
6. 根據(jù)權(quán)利要求4或5所述的三維物體檢測(cè)裝置，其特征在于， 上述白濁度計(jì)算單元在開(kāi)始上述鏡頭白濁度的計(jì)算時(shí)，使檢測(cè)出上述光源的時(shí)刻之前 的微小時(shí)間包含在上述規(guī)定時(shí)間內(nèi)，來(lái)計(jì)算上述鏡頭白濁度。
7. 根據(jù)權(quán)利要求2?6中的任一項(xiàng)所述的三維物體檢測(cè)裝置，其特征在于， 上述白濁度計(jì)算單元基于在上述差分波形信息中具有上述規(guī)定閾值以上的值的峰值 的數(shù)量來(lái)計(jì)算第一得分，基于在上述規(guī)定時(shí)間內(nèi)計(jì)算出的上述第一得分的合計(jì)值來(lái)計(jì)算第 二得分，將計(jì)算出的上述第二得分的累計(jì)值計(jì)算為上述鏡頭白濁度。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的三維物體檢測(cè)裝置，其特征在于， 上述白濁度計(jì)算單元對(duì)上述第一得分或上述第二得分設(shè)置上限。
9. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的三維物體檢測(cè)裝置，其特征在于， 上述第1三維物體檢測(cè)單元具有圖像變換單元，該圖像變換單元將由上述攝像單元獲 得的上述攝像圖像視點(diǎn)變換為鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像， 上述第1三維物體檢測(cè)單元從由上述圖像變換單元獲得的上述鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像沿著在 視點(diǎn)變換為上述鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像時(shí)三維物體傾倒的方向檢測(cè)邊緣信息，基于該邊緣信息來(lái)檢 測(cè)三維物體， 上述白濁度計(jì)算單元基于在規(guī)定時(shí)間內(nèi)檢測(cè)出的上述邊緣信息所包含的邊緣線的量， 來(lái)計(jì)算上述鏡頭白濁度。
10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的三維物體檢測(cè)裝置，其特征在于， 上述鏡頭白池度越高，則上述控制單元越相對(duì)減小上述第1三維物體檢測(cè)單元的檢測(cè) 結(jié)果的權(quán)重、并且越相對(duì)增大上述第2三維物體檢測(cè)單元的檢測(cè)結(jié)果的權(quán)重，上述控制單 元基于加權(quán)后的上述第1三維物體檢測(cè)單元的檢測(cè)結(jié)果和上述第2三維物體檢測(cè)單元的檢 測(cè)結(jié)果，來(lái)判斷上述三維物體是否為上述鄰近車(chē)輛。
11. 根據(jù)權(quán)利要求9或10所述的三維物體檢測(cè)裝置，其特征在于， 在上述光源檢測(cè)單元檢測(cè)出上述光源的情況下，上述白池度計(jì)算單元開(kāi)始上述鏡頭白 池度的計(jì)算。
12. 根據(jù)權(quán)利要求11所述的三維物體檢測(cè)裝置，其特征在于， 上述白濁度計(jì)算單元在開(kāi)始上述鏡頭白濁度的計(jì)算時(shí)，以檢測(cè)出上述光源的時(shí)刻為基 準(zhǔn)來(lái)設(shè)定上述規(guī)定時(shí)間，基于在上述規(guī)定時(shí)間內(nèi)檢測(cè)出的上述邊緣信息所包含的邊緣線的 量，來(lái)進(jìn)行上述鏡頭白濁度的計(jì)算。
13. 根據(jù)權(quán)利要求11或12所述的三維物體檢測(cè)裝置，其特征在于， 上述白濁度計(jì)算單元在開(kāi)始上述鏡頭白濁度的計(jì)算時(shí)，使檢測(cè)出上述光源的時(shí)刻之前 的微小時(shí)間包含在上述規(guī)定時(shí)間內(nèi)，來(lái)計(jì)算上述鏡頭白濁度。
14. 根據(jù)權(quán)利要求9?13中的任一項(xiàng)所述的三維物體檢測(cè)裝置，其特征在于， 上述白濁度計(jì)算單元基于上述邊緣信息所包含的上述邊緣線的量來(lái)計(jì)算第一得分，基 于在上述規(guī)定時(shí)間內(nèi)計(jì)算出的上述第一得分的合計(jì)值來(lái)計(jì)算第二得分，將計(jì)算出的上述第 二得分的累計(jì)值計(jì)算為上述鏡頭白濁度。
15. 根據(jù)權(quán)利要求14所述的三維物體檢測(cè)裝置，其特征在于， 上述白濁度計(jì)算單元對(duì)上述第一得分或上述第二得分設(shè)置上限。
16. -種三維物體檢測(cè)方法，將拍攝本車(chē)輛后方得到的攝像圖像視點(diǎn)變換為鳥(niǎo)瞰視點(diǎn) 圖像，將不同時(shí)刻的上述鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像的位置以鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)進(jìn)行對(duì)位，在該對(duì)位后的鳥(niǎo)瞰視 點(diǎn)圖像的差分圖像上沿著視點(diǎn)變換為上述鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像時(shí)三維物體傾倒的方向?qū)κ境鲆?guī) 定的差分的像素?cái)?shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)并進(jìn)行頻數(shù)分布化，由此生成差分波形信息，基于該差分波形 信息來(lái)檢測(cè)三維物體，輸出該檢測(cè)結(jié)果作為第一檢測(cè)結(jié)果，并且基于上述攝像圖像來(lái)檢測(cè) 存在于本車(chē)輛后方的光源，基于上述光源來(lái)檢測(cè)三維物體，輸出該檢測(cè)結(jié)果作為第二檢測(cè) 結(jié)果，基于上述第一檢測(cè)結(jié)果和上述第二檢測(cè)結(jié)果來(lái)判斷上述三維物體是否為存在于與本 車(chē)輛的行駛車(chē)道鄰近的鄰近車(chē)道的鄰近車(chē)輛，該三維物體檢測(cè)方法的特征在于， 基于在規(guī)定時(shí)間內(nèi)生成的上述差分波形信息的峰值中的具有規(guī)定閾值以上的值的峰 值的數(shù)量來(lái)計(jì)算上述鏡頭白濁的程度作為鏡頭白濁度，在上述鏡頭白濁度為規(guī)定的判斷值 以上的情況下，基于上述第一檢測(cè)結(jié)果和上述第二檢測(cè)結(jié)果中的至少上述第二檢測(cè)結(jié)果來(lái) 判斷上述三維物體是否為上述鄰近車(chē)輛，在上述鏡頭白濁度未達(dá)到上述判斷值的情況下， 基于上述第一檢測(cè)結(jié)果和上述第二檢測(cè)結(jié)果中的至少上述第一檢測(cè)結(jié)果來(lái)判斷上述三維 物體是否為上述鄰近車(chē)輛。
17. -種三維物體檢測(cè)方法，將拍攝本車(chē)輛后方得到的攝像圖像視點(diǎn)變換為鳥(niǎo)瞰視點(diǎn) 圖像，從上述鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像沿著視點(diǎn)變換為上述鳥(niǎo)瞰視點(diǎn)圖像時(shí)三維物體傾倒的方向檢測(cè) 邊緣信息，基于該邊緣信息來(lái)檢測(cè)三維物體，輸出該檢測(cè)結(jié)果作為第一檢測(cè)結(jié)果，并且基于 上述攝像圖像來(lái)檢測(cè)存在于本車(chē)輛后方的光源，基于上述光源來(lái)檢測(cè)三維物體，輸出該檢 測(cè)結(jié)果作為第二檢測(cè)結(jié)果，基于上述第一檢測(cè)結(jié)果和上述第二檢測(cè)結(jié)果來(lái)判斷上述三維物 體是否為存在于與本車(chē)輛的行駛車(chē)道鄰近的鄰近車(chē)道的鄰近車(chē)輛，該三維物體檢測(cè)方法的 特征在于， 基于在規(guī)定時(shí)間內(nèi)檢測(cè)出的上述邊緣信息所包含的邊緣線的量來(lái)計(jì)算上述鏡頭白濁 的程度作為鏡頭白濁度，在上述鏡頭白濁度為規(guī)定的判斷值以上的情況下，基于上述第一 檢測(cè)結(jié)果和上述第二檢測(cè)結(jié)果中的至少上述第二檢測(cè)結(jié)果來(lái)判斷上述三維物體是否為上 述鄰近車(chē)輛，在上述鏡頭白濁度未達(dá)到上述判斷值的情況下，基于上述第一檢測(cè)結(jié)果和上 述第二檢測(cè)結(jié)果中的至少上述第一檢測(cè)結(jié)果來(lái)判斷上述三維物體是否為上述鄰近車(chē)輛。
【文檔編號(hào)】H04N7/18GK104509099SQ201380040039
【公開(kāi)日】2015年4月8日 申請(qǐng)日期:2013年7月25日 優(yōu)先權(quán)日:2012年7月27日
【發(fā)明者】深田修, 早川泰久 申請(qǐng)人:日產(chǎn)自動(dòng)車(chē)株式會(huì)社